golang實作二倍均值演算法和搶紅包的方法

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對搶紅包，大家一定不陌生，但是，有想過搶紅包是如何實現的嘛？

首先，我們得先明確一下需求和需求的限制。紅包主要有三點限制

a.搶到的總額= 紅包的總額，不能多也不能少了b.最小值是0.01元，即每個人都有份

c.每個人搶到的紅包金額，盡量平均

假設總金額是M元，N個人，每次搶的金額=(0, (M/N) *2)，比如，還是之前說的條件，金額100，人數10，
第一個人搶的金額是(0,20)，搶到的數值，根據常態分佈，應該是10左右，遠低於10的機率很小，同樣遠大於10的機率和很小，這裡假設第一個人搶到的數值是10；
第二個人搶的金額是(0,90/9 *2)=(0,20) ，同第一個人，第二個人紅包金額也應該是10附近；

剩下的人，以此類推。

查閱了“微信紅包的架構設計”，裡面就是使用的這個方法。但是，這個演算法，也不是完美的，假如第一個人搶到15，第二個人的範圍是(0,18.89)，假如第二個人又搶到很高，那對後面的人是不利的

接下我們就看看在
golang
當中如何來實作這個二倍均值演算法吧

package mainimport (
    "fmt"
    "math/rand"
    "time")func main() {
    //10个人 抢10000分  也就是10个人抢100块钱
    count,amount := int64(10),int64(10000)
    remain := amount
    sum := int64(0)
    for i := int64(0);i<count;i++ {
        x := DoubleAverage(count-i, remain)
        remain -= x
        sum += x
        fmt.Println(i+1,"=",float64(x)/float64(100),", ")
    }
    fmt.Println()
    fmt.Println("总和是:",sum)}//提前定义能抢到的最小金额1分var min int64 = 1//二倍均值算法func DoubleAverage(count,amount int64) int64 {
    if count == 1 {
        return amount    }
    //计算出最大可用金额
    max := amount - min*count    //计算出最大可用平均值
    avg := max / count    //二倍均值基础上再加上最小金额 防止出现金额为0
    avg2 := 2 * avg + min    //随机红包金额序列元素，把二倍均值作为随机的最大数
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    x := rand.Int63n(avg2) + min    return x}

看一下結果嘍：

                           

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